現金給付が成人と子供の死亡率に及ぼす影響は低い

May 14, 2023

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メトリクスの詳細

貧困は健康の重要な社会的決定要因であり、死亡リスクの増加と関連しています1、2、3、4、5。 現金給付プログラムは、子どもの学校出席などの行動条件の有無にかかわらず、個人または世帯に非拠出の金銭給付を提供します6,7。 ここ数十年にわたり、現金給付プログラムは、低中所得国の多くの政府の貧困削減戦略の中心的な要素として浮上してきました6,7。 これらのプログラムが成人および小児の死亡率に及ぼす影響については、依然として文献上の重要なギャップが残っているが、既存の証拠は、主にラテンアメリカにおけるいくつかの特定の条件付き現金給付プログラムに限定されている8,9,10,11,12,13,14。 。 今回我々は、多くの低・中所得国の個人レベルの縦断的死亡率データセットを用いて、政府主導の大規模な現金給付プログラムが成人および小児の全死因死亡率に及ぼす影響を評価した。 私たちは、現金給付プログラムが5歳未満の子供と女性の死亡率の大幅な減少に関連していることを発見しました。 二次異質性分析では、条件付きプログラムと無条件プログラムでは同様の効果が示唆され、人口のより大きな割合をカバーし、より大きな移転額を提供するプログラム、また医療支出が低く、基準寿命が短く、認識される規制の質が高い国ではより大きな効果が示唆された。 私たちの調査結果は、新型コロナウイルス感染症のパンデミック中に多くの国が導入または拡大した現金給付などの貧困対策プログラムが、国民の健康を改善するために利用されていることを裏付けています。

貧困は健康の重要な社会的決定要因であると長い間認識されてきました。 貧困は、食料不安、医療へのアクセスとその質、住居の安定、近所の安全、職業的リスク、教育到達度、健康行動、社会福祉など、多くの場合相互に関連する経路を通じて健康結果に悪影響を与える可能性があります15、16、17。 、18、19。 その結果、貧困の中での生活は平均寿命の短縮と密接に関係しており、成人と子供の両方で死亡リスクが高くなります1、2、3、4、5。

長年にわたる進歩にも関わらず、2018 年には世界人口の 10% 近くが 1 日あたり 1.90 米ドル未満で生活しており (極度の貧困)、40% 以上が 1 日あたり 5.50 米ドル未満で生活していた20 (中所得以上の貧困ライン)。 新型コロナウイルス感染症のパンデミックはこれらの数字を著しく悪化させ、2020 年には推定 9,700 万人以上が極度の貧困の中で暮らしており（12% 増加）、2021 年には低所得国でさらなる増加が見られました21。これらのパンデミック関連の永続的な影響により、貧困と闘い、健康を改善するための科学的根拠に基づいた戦略の評価と実施は、さらに緊急の優先事項となっている。

過去 20 年にわたり、100 以上の低・中所得国 (LMIC) が貧困削減と社会保護戦略の一環として現金給付プログラムを導入してきました6。 現金給付プログラムは、個人または世帯に非拠出の金銭給付を提供するプログラムとして定義されます。 これらには、無条件移転（サハラ以南のアフリカでより一般的）、条件付き移転（ラテンアメリカでより一般的）、公的年金および企業補助金（収入創出活動を支援するために提供される資金）が含まれます。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミック中、現金送金プログラムはさらに一般的になりました。 2022 年 2 月の世界銀行の報告書では、203 か国で 962 の現金給付プログラムが特定されており、そのうち 672 はパンデミック中に新たに導入されたものです7。 実際、パンデミック期間中に、世界人口の 17% に相当する 13 億 6 千万人に現金給付が行われたと推定されています22。

政府が運営する大規模な現金給付プログラムは、貧困を削減し、受益者の経済的自立、就学、子供の栄養、女性のエンパワーメント、医療サービスの利用を改善することに成功しています23,24。 いくつかの研究では、受益者が居住する地域社会での経済活動の拡大などの人口全体への影響も実証されており 25、また、HIV などの感染症の場合は、現金給付プログラムの導入により新規感染が減少した 26。 現金給付で見られる改善は、非受益者への波及効果だけでなく、現金給付の受け取りによる貧困の経済的・心理的障壁の除去によってもたらされる可能性がある27、28、29、30、31、32。

現金給付プログラムがさまざまな結果に及ぼす影響については膨大な文献があるにもかかわらず、特にラテンアメリカにおけるいくつかの条件付き現金給付プログラムを除いて、全体的な人口レベルの死亡率に対するこのようなプログラムの影響に関する証拠は限られています。 いくつかの自治体レベルの分析では、ブラジルのボルサ・ファミリア・プログラムに関連した乳児死亡率の減少が示されています8,9,10。 個人レベルの分析では、ボルサ・ファミリアの受益者である5歳未満の子どもの死亡率が17%減少し、最も貧しいコミュニティの子どもとの関連性がより強いことが判明した11。 他の単一国の自治体レベルの分析では、メキシコ、エクアドル、インドにおける条件付き現金給付プログラムに関連した乳児死亡率の減少が示唆されています33,34,35。

現金給付プログラムと成人死亡率との関係についての研究はさらに少ない。 メキシコの条件付き現金給付プログラム Oportunidades の評価では、プログラムが段階的に導入された地域では妊産婦死亡率が 11% 減少し、全体の死亡率が 4% 減少したことがわかりました 12,13。 ボルサ・ファミリアに関する自治体レベルの調査でも同様に妊産婦死亡率が 10 ～ 20% 減少したことがわかりました 14。 42 か国の分析で、現金給付プログラムが人口全体のエイズ関連死亡の減少に関連しており、その減少は時間の経過とともに増加していることがわかりました26。 しかし、注目すべきことに、現金給付の無作為化評価と非無作為化評価のほとんどでは、成人または小児の死亡率の違いを検出するための適切なサンプルサイズや研究期間が不足していました。 ほとんどの国固有の評価の設計は、通常、国民全体ではなく受益者に対するプログラムの効果を推定することに重点を置いています。 米国大統領のエイズ救済緊急計画 36,37 (PEPFAR) などの主要な保健援助プログラムの大規模な多国間評価とは異なり、人口レベルの成人および小児死亡率の削減における現金給付プログラムの有効性を評価したそのような多国間研究は存在しない。

現金給付プログラムの人気が高まっていることを考えると、成人および小児の死亡率に対するその全体的な影響を評価することは、文献における政策関連の重要なギャップのままです。 このギャップを埋めるために、私たちは全国世帯調査で収集された兄弟姉妹や出生履歴から生成された多国籍の縦断データを使用して、2000年から2019年までの700万人以上の成人および子供の死亡率に対する現金給付プログラムの影響を評価しました。差分アプローチ。平行した傾向（つまりつまり、現金給付プログラムが存在しない場合、結果の傾向は介入国と比較対象国で同様になるであろう）。 私たちの主な発見は、これらのプログラムが女性と5歳未満の子供の死亡率の大幅な減少に関連していることであり、これはこれらの反貧困への取り組みが過去20年間にわたって人口の健康促進に重要な役割を果たしてきたことを示しています。

私たちの分析には37のLMICが含まれていました（選択基準については「方法」の「死亡率データ」および「現金給付プログラムのデータ」を参照、除外国については補足表1を参照）。サハラ以南アフリカに29、ラテンアメリカおよびカリブ海に3、アジア太平洋地域に 4 つ、アフリカ北部に 1 つあります (図 1)。 16 か国が調査期間中に大規模な現金給付プログラムを導入し、それぞれの現金給付期間中に利用可能な死亡率データを持っていました (プログラムを特定し定義した方法については、方法、「現金給付プログラムのデータ」および「統計分析」を参照)現金給付プログラムのエクスポージャー、および国を含むフロー図の拡張データ図 1)。

調査期間 (2000 ～ 2019 年) は X 軸に沿っており、対象国 (n = 37) は Y 軸にリストされています。赤い点は国の人口統計と健康調査 (n = 84) を表し、赤い線は対応する年を表しています。兄弟および出生履歴から生成された死亡率データが含まれており、青い点は、貧困人口の5%以上を対象とする現金給付プログラムの最初の完全な1年間を表します（合計n = 20、現金給付期間中の死亡率データのあるn = 16） )、青い線は現金授受期間を表します。 DHS、人口統計および健康調査。 DRC、コンゴ民主共和国。

これら 16 の「介入国」内には合計 29 の現金給付プログラムがあり、そのうち 14 プログラム (48%) は無条件でした (補足表 2 および 3 はプログラム固有の詳細を示しています)。 介入国の直近の貧困人口カバー率の中央値は27％（四分位範囲16～100％）で、受益者当たりの直近の最大移転額の中央値は一人当たり国内総生産（GDP）の10％に相当する（四分位範囲6.25～100％）。 13.25%）。 6カ国はカバレッジが高く（中央値以上）最大送金額が高かった、2カ国はカバレッジが高く最大送金額は低かった、2カ国はカバレッジが低く最大送金額は高かった、6カ国はカバレッジが低く最大送金額は低かった金額。

成人データセットには4,325,484人が含まれており、合計30,244,277人年（介入年中6,057,387人（20％））、死亡者数126,714人（10,000人年あたり42人）でした（補足表4。「方法」の「死亡率データ」を参照）死亡率データセットの生成の詳細については、「」を参照してください)。 子データセットには 2,867,940 人が含まれており、合計 16,400,545 人年 (介入年中 2,943,910 (18%))、死亡者数 162,488 人 (10,000 人年あたり 99 人) でした (補足表 5)。 どちらのデータセットでも、人年を比較すると、一人当たり GDP が低く、世界銀行の世界ガバナンス指標のパーセンタイルが低く、サハラ以南アフリカの人年の割合が大きくなっています (拡張データ表 1 および 2)。

私たちの主な差異分析では、現金給付プログラムは女性（18歳以上の成人女性）の死亡率の減少と関連していた（調整後リスク比（ARR）0.80、95％信頼区間0.67～0.95）。 5 歳未満の子供 (ARR 0.92、95% 信頼区間 0.85 ～ 0.99) (図 2 および補足表 6 ～ 10。モデルの詳細については、「方法」の「統計分析」を参照)。 これらの削減額は、特定の現金給付プログラムに関する単一国の調査による推定値の範囲の上限にあたります8、9、10、11、12、13、14、33、34、35。 男性（18歳以上の成人男性）（ARR 0.87、95％信頼区間 0.75～1.00）、5～9歳の小児（ARR 0.96、95％信頼区間）では、現金給付プログラムと死亡率との間に関連は見られなかった。 0.86 ～ 1.08）または 10 ～ 17 歳の子供（ARR 0.93、95% 信頼区間 0.78 ～ 1.10）。

女性（n = 14,994,934 人年）、男性（n = 15,249,343 人年）、および 5 歳未満の子供（n = 6,757,284 人年）における現金給付プログラムと死亡率との完全に調整された全体的な関連性を示すフォレスト プロット。 5 ～ 9 年 (n = 4,818,370 人年) および 10 ～ 17 年 (n = 4,824,891 人年)。 効果の推定値は ARR であり、誤差バーは 95% 信頼区間を表します。 推定値は、国と年の固定効果、国レベルの共変量（一人当たりの GDP、PEPFAR の資金予算、および 3 つの世界的なガバナンス指標：汚職の抑制、政治的安定と暴力の不在、発言権と説明責任）を備えた多変数修正ポアソン モデルを使用して生成されました。 、および個人レベルの共変量（すべてのモデルにおける年齢と田舎または都市環境、子供の分析における性別、母親の年齢、出生順）。 国レベルでクラスター化された堅牢な標準誤差を使用しました。 CI、信頼区間。

次に、各現金給付期間の開始前後の各年の一連のバイナリ指標を作成することにより、現金給付プログラムと死亡率との関係の時間的パターンを評価しました。 私たちの主な分析と一致して、完全に調整されたモデルは、成人女性と5歳未満の子供の死亡率の大幅な減少がプログラム導入後2年以内に起こり（図3）、女性では時間の経過とともにさらに大きな減少が検出されたことを示しました。 時間的分析では、時間の経過とともに男性の死亡率が減少することも示唆されました（図3）。 5 ～ 9 歳または 10 ～ 17 歳の児童の長期にわたる現金給付プログラムと死亡率との関連を示す証拠はありませんでした（拡張データ図 2）。

現金給付プログラムと死亡率との関連を現金給付期間の年の関数として示す時間プロット。 効果の推定値は ARR であり、エラーバーは 95% 信頼区間を示します。 推定値は、国と年の固定効果、国レベルの共変量（一人当たりの GDP、PEPFAR の資金予算、および 3 つの世界的ガバナンス指標：汚職の抑制、政治的安定と暴力の不在、発言権と説明責任）を備えた多変数修正ポアソン モデルを使用して生成されました。個人レベルの共変量（すべてのモデルにおける年齢と農村部または都市部の環境、子供の分析における性別、母親の年齢、出生順）。 国レベルでクラスター化された堅牢な標準誤差を使用しました。 上は女性の推定値 (n = 14,994,934 人年)。 中央は男性の推定値 (n = 15,249,343 人年)。 下は、5 歳未満の子供の推定値 (n = 6,757,284 人年)。

また、これらの時間プロットを使用して、現金給付プログラムの導入前の数年間に差分的な事前傾向が存在しなかったことを示しました (図 3 および拡張データ図 2)。 平行傾向の仮定は、現金給付の導入前は死亡率の傾向が介入国と比較国の間で類似していたという回帰モデルによってさらに裏付けられた（これらのモデルの詳細については「方法」、「統計分析」、および補足表11を参照）。

次に、個人の特徴、現金給付プログラムのデザインの特徴、国の特徴に基づいたサブグループ分析を通じて、死亡率に対する現金給付プログラムの影響の不均一性を調査しました（表1と表2は女性のサブグループを示し、男性と子供は拡張データ図に示されています）。 3～6）。 これらのサブグループ分析は多重比較の設定において探索的であると考えられるべきですが、いくつかの注目すべき発見がありました。

18～40歳の男性では死亡率が大幅に減少し（ARR 0.86、95%信頼区間 0.77～0.96）（拡張データ図2）、一部の男性では死亡率が減少する可能性があり、これは時間的分析の結果によっても裏付けられています。 女性では、妊娠関連死亡（ARR 0.74、95%信頼区間 0.61～0.91）と非妊娠関連死亡（ARR 0.81、95%信頼区間 0.68～0.94）の両方が減少しました。

無条件移植と条件付き移植の死亡率への影響の間に明らかな違いはありませんでした。 これは少なくとも、現金給付による死亡率への利点は、死亡率に対する現金給付の影響を評価したいくつかの国別の研究の焦点となっている条件付き給付に限定されないという安心感を与えるものである8、9、10、11、12。 13、14、33、34、35。 条件付きの現金給付プログラムは通常、栄養、教育、または医療サービスの利用（通常は子供に焦点を当てている）に関する行動を奨励するものであるのに対し、無条件の現金給付プログラムはより直接的な反貧困アプローチであり、管理コストが少なく、下位地域でより広く使用されている傾向があります。サハラ砂漠アフリカ。

また、対象範囲が広く現金給付額が大きいプログラムは死亡率の最大の減少と関連しており、この種のプログラムは女性（ARR 0.70、95%信頼区間 0.62～0.79）、男性（ARR）の大幅な減少と関連していることも判明した。 0.77、95%信頼区間 0.71～0.84）、5歳未満の小児（ARR 0.86、95%信頼区間 0.81～0.93）、10～17歳の小児（ARR 0.80、95%信頼区間 0.65～0.97）、ただし5 ～ 9 歳の子供は対象外 (ARR 0.94、95% 信頼区間 0.83 ～ 1.07)。 この発見は、現金給付プログラムと死亡リスクとの因果関係をさらに裏付けています。 また、このことは、適用範囲や送金額が低いプログラムは、集団レベルの死亡率を下げる効果が低い、あるいは効果がない可能性があることを示しているが、これらの適用範囲や送金額が低いグループの信頼区間は一般に広すぎて、確固たる結論を導き出すことはできない。

世界的なガバナンス指標内で規制の質の評価が高い国は一般に死亡率の大幅な減少を示し、女性（ARR 0.71、95%信頼区間 0.63～0.80）、男性（ARR 0.80、95%信頼区間 0.73～0.88）で顕著な減少が見られました。および5歳未満の子供（ARR 0.89、95%信頼区間 0.83～0.94）。 発言力と説明責任の評価に関する調査結果は直感的ではなく、女性（ARR 0.74、95%信頼区間 0.66～0.85）、男性（ARR 0.81、95%信頼区間 0.73～0.90）、および男性（ARR 0.81、95%信頼区間 0.73～0.90）の評価が低い国で大幅な死亡率の減少が見られました。 5 歳未満の子供 (ARR 0.89、95% 信頼区間 0.83 ～ 0.95) ですが、より高い評価の国ではそうではありません。 したがって、これらの指標に基づくサブグループ分析は全体的な重要性が不明瞭であり、慎重に解釈する必要があります。

また、一人当たりの医療支出が低い国や平均寿命が短い国では効果量がより大きいこともわかり（この発見は他の場所でも指摘されています10）、医療インフラがほとんどない国や公衆衛生上大きな課題がある国に住んでいる人々は特に恩恵を受ける可能性があることを示しています。現金送金プログラム。

地域ごとの階層化では、サハラ以南アフリカ（ARR 0.93、95％信頼区間 0.79～1.11）と比較して、サハラ以南アフリカ（ARR 0.77、95％信頼区間 0.62～0.95）の成人女性の現金給付と死亡との強い関連性が示された。 ）。

上記の不均一性にもかかわらず、16 の個々の介入国の国別推定値は私たちの主な分析とほぼ同様であり、広く多様な状況全体にわたる現金給付プログラムの利点を示しています（拡張データ図 7）。 いくつかの注目すべき例外がありました。ドミニカ共和国 (ARR 1.20、95% 信頼区間 0.85 ～ 1.68)、インドネシア (ARR 1.04、95% 信頼区間 0.82 ～ 1.34)、レソト (ARR 1.25、95% 信頼区間 1.11 ～ 1.41) です。 。 ドミニカ共和国では介入後に入手可能な死亡率データが 1 年分しかなく、レソトは私たちのデータセットの中で高齢者のみが現金給付プログラムの対象となる現金給付期間があった唯一の介入国でした。 また、国固有の推計は、プラスまたはマイナスのショックや、導入とほぼ同時に発生する現金給付プログラム以外の政策変更など、その国に特有の重要な交絡因子に対してより脆弱になる可能性があります。 したがって、私たちは単一国の推計を過度に重視しないよう警告します。

私たちの発見は、一般に、さまざまな追加の感度分析に対して堅牢でした (方法の「統計分析」で詳しく説明されています)。 完全に調整されたロジスティック回帰モデル (修正ポアソン モデルではなく) では、すべての結果について小数点以下 2 桁まで同一の結果が得られました。 完全に調整された線形モデルは、現金給付プログラムと男性の死亡率との間に全体的な関連性があり、5 歳未満の子供の間には関連性がなくなったことを除いて、主要な分析のモデルと一致していました（補足表 12）。 介入タイミングの変動による差分の差分分析の最近の進歩により、特に時間の経過とともに介入効果に不均一性がある場合、推定値に偏りがある可能性があることが示されています 38,39,40。 このバイアスの影響を受けにくい代替の完全に調整された線形推定量を使用すると、標準の完全に調整された線形モデルと非常に類似した結果が示され、時間の経過に伴う不均一な介入効果から生じるバイアスが最小限であるという安心感が得られます41（補足表13）。 この偏りは、介入期間中のその後の国年度にも影響を受ける傾向があり、5 年目以降の介入年を除外しても、効果の推定値には実質的な影響はありませんでしたが、他のいくつかのモデル化アプローチと同様に、現金給付プログラム間には全体的な関連性が見られました。男性の死亡率と、5 歳未満の子供の間ではもはや関連性は見られなかった (補足表 14)。 個々の国を除外して成人女性の分析を繰り返しても、外れ値の可能性がある国は明らかになりませんでした（補足表 15）。 調査回答者の富五分位と学歴を主要モデルに追加した結果、推定値の変更は最小限に抑えられました（補足表 16）。

私たちの分析アプローチは、これまでに保健援助プログラムと死亡率の関係を評価するために使用されてきましたが、私たちの知る限り、これは政府主導の反貧困プログラムが人口レベルの死亡率に及ぼす影響を調べるためにそれを使用した最初の研究です。料金。 私たちの結果は、主にラテンアメリカの条件付き現金給付プログラムに関するこれまでの単一国調査と一致していました8、9、10、11、12、13、14、33、34、35。潜在的な貧困と死亡率が高い。 また、受益者だけではなく、集団全体への影響も研究しています。 この結果は、HIV が蔓延している一部の国における現金給付プログラムとエイズ関連死亡の減少との関連性を示した、以前の多国間研究とも一致しています26。

死亡率の減少が最も大きく、最も説得力のあるのは女性でした。 これは、現金給付が女性に不均衡に利益をもたらす可能性がある、あるいは女性が主な受益者である場合により効果的である可能性があるというこれまでの証拠に追加されるものである23,42,43,44,45。 これを反映して、私たちが特定した現金プログラムの多くは、女性を直接ターゲットにしているか、女性に有利な方法で設計されています（たとえば、最低年齢に基づく資格は長生きする女性に利益をもたらす傾向があります）。 性別死亡率の減少の多くは、妊娠中または妊娠中絶後 2 か月以内の死亡として定義される妊娠関連死亡の大幅な減少によってもたらされました。 部分的には、これは産前ケアと熟練した出産立ち会いへの取り組みの向上に関係している可能性があります46。 これは、幼児に見られる死亡率の減少と合わせて、貧困削減が若い家族に特に重要な効果をもたらした可能性があることを示唆しています。 実際、政府主導の多くの注目を集めた現金給付プログラムは、施設での出産などの行為の条件の有無にかかわらず、妊婦と幼児に焦点を当てている47。

人々が特定の現金給付プログラムの受益者であるかどうかを区別することはできませんでした。これは、一般に調査アンケートで引き出されていなかったためであり、したがって、人口全体の死亡率の変化を評価しました。 これは直接受益者に対する現金移転の効果を過小評価している可能性がありますが、私たちのアプローチには非受益者への波及効果を捉えるという利点があります。 たとえば、現金給付は世帯、家族、さらにはコミュニティ内でプールされることがよくあります48,49。 大規模な現金給付プログラムは、地方経済や地域経済に好ましい影響を与える可能性もあります25。 これは、特定のグループ（高齢者や貧しい家族など）を対象とした多くのプログラムが含まれているにもかかわらず、人口全体の死亡率が減少した理由の一部を説明する可能性があります。

この研究にはいくつかの制限があります。 調査は出産適齢期の女性に焦点を当てているため、60 歳以上の成人は成人データセットの 1% のみを占めていました。 したがって、私たちの調査結果はこれらの高齢層には当てはまらない可能性があります。 さらに、メキシコ、ブラジル、インドなど、大規模な現金送金プログラムを実施している人口の多いいくつかの国を含めることができませんでした。

いくつかの個人、プログラム、および国の要因にわたる不均一性を評価することはできましたが、この研究の主な貢献は依然として多くの国にわたる現金給付プログラムの効果の全体的な評価であり、不均一性分析は探索的なものであると考えられる必要があります。 さらに、現金給付プログラムの有効性に影響を与える可能性のある、評価できなかった重要な要因が他にもありました。 例えば、私たちの研究は、個々のプログラムの成功または失敗に影響を与える実施の質（とりわけ、プログラムの普及活動、登録手続き、汚職による資金の「漏洩」）の可能性については扱っていない。 インドでは、過去に一部の貧困対策プログラムが失敗した主な理由として実施上の課題が挙げられており、安全な支払いを行う能力の最近の進歩により、実施の改善が見られています50。 これらの要因（およびその他の関連性のない詳細な特性）の影響は、特に多くの国で比較可能な実施データが不足していることを考慮すると、より詳細なプログラム固有の評価を通じてより適切に評価されます。 実際、多くの国が直面している重要な課題は、補償範囲や送金額の違いなど、現金送金プログラムの設計をどのように改善するかを決定することです51,52。 例えば、最近の実験的証拠は、付随する資本的、教育的、心理社会的介入の有用性を裏付けている51。 私たちはコストの見積もりを行っていないため、私たちの調査だけでは、これらのプログラムのコストに対する利点が代替プログラムの利点を上回るかどうかはわかりません。

最後に、他の観察研究と同様に、固定効果やその他の時間変化する共変量を含めることで交絡を制御しようとしましたが、残留交絡の可能性が残ります。 差分の差アプローチの最近の進歩により、結果にバイアスがかかっている可能性がある例が浮き彫りになっていますが、これらのバイアスの影響を受けにくい代替アプローチを使用したところ、私たちの研究でも同様の結果が得られました 38,39,41。

結論として、現金給付プログラムは、多くの LMIC において成人女性と幼児の死亡リスクの重要な減少に関連していることがわかりました。 私たちの調査結果は、新型コロナウイルス感染症のパンデミック中に多くの国が導入または拡大したこのような反貧困プログラムを、国民の健康を改善し、死亡率を減らすために利用することを裏付けています。

私たちは、多くの国が現金給付プログラムを導入した調査期間である2000年から2019年までの現金給付プログラムの実施に関連した成人と小児の死亡率の変化の分析を実施しました。

死亡率を推定するために、人口統計および健康調査 (DHS) を使用して、2 つの個人レベルの縦断的データセット (1 つは 18 歳以上の成人用、もう 1 つは 18 歳未満の子供用) を作成しました 36,37,53。 DHS は多くの LMIC で約 5 年ごとに実施されます。 彼らは、2 段階のクラスターサンプリング設計を使用して、対象集団を代表するさまざまな指標について全国および準国家の推定値を生成しています54。 第 1 段階では、人口規模に比例する確率で国勢調査ファイルから抽出された調査地域を体系的に選択します。第 2 段階では、各調査地域から世帯をランダムにサンプリングします。 主な回答者は、生殖年齢（15 ～ 49 歳）の女性世帯員全員でした。 DHS の手順と質問表は、ICF 治験審査委員会によって審査され、承認されています。 分析されたデータはすべて匿名化されました。 二次データ分析の標準手順に従って、ペンシルバニア大学治験審査委員会は倫理審査を放棄した。

妊産婦死亡モジュールを含む調査を使用して成人データセットを作成しました。 このモジュールは、実の母親から生まれたすべての兄弟について、性別、現在の生命状態、死亡した場合の死亡年、現在の年齢（または死亡年齢）、女性の兄弟の場合は死亡が妊娠に関連していたかどうかなど、主な回答者全員から情報を収集します（原因は問わず、妊娠中または妊娠中絶後2か月以内の死亡）。 他の死因について利用できるデータは限られており、不均一で一貫性がないため、私たちはすべての死因による死亡率に焦点を当てています。 以前に確立された方法論 36,37,53 を使用して、最初に兄弟ごとに 1 つの観測値が存在するようにデータセットを再構築し、次に各観測値が 1 つの兄弟からの 1 人年に対応するように再構築しました。 各観察には、その人年の間の兄弟の生存状態を示す二値変数が含まれていました。 不完全な年（つまり、調査の年）の観測値を除外しました。 再現バイアスを最小限に抑えるために、調査の 10 年前より前の観察を除外しました。 この成人データセットの目的のために、兄弟の年齢が 18 歳未満だった人年を除外しました。 注目すべきことに、DHS の主な回答者は 15 ～ 49 歳であったため、高齢者は過小評価されていました。

私たちは出生履歴モジュールを使用して、同じ一連の調査から子データセットを作成しました。このモジュールでは、女性の回答者にすべての出生に関する情報 (性別、生年月日、生存状況、死亡日) を尋ねました。 上記と同様に、生存率の指標変数を含み、不完全な年と調査前の 10 年より前の観測値を除外した、人年レベルの観測値を含む縦断データセットを構築しました。 子どもが 17 歳を超えていた人年は除外しました。

私たちは、主な回答者 (成人データセットでは兄弟、子供データセットでは母親) に関する追加データ、つまり年齢、田舎か都市環境、富の五分位、および学校教育の到達度 (なし、第一次、中等、または二次以上に分類) を抽出しました。 回答者は、特定の資産の所有権、住宅建設に使用される材料、水へのアクセスと衛生施設の種類に基づく主成分分析を使用して生成された世帯の累積生活水準の複合指標である DHS 富指数を使用して富の五分位に分類されました55。

私たちは、以前に確立された方法を使用して、対象国内の政府主導の主要な現金給付プログラムをすべて特定しました26。 私たちはさまざまな情報源を手作業で検索し、プログラムとその実施年、プログラムの対象となる人口（高齢者、幼い子供がいる家族など）、プログラムに行動条件があるかどうか、摂取量などを特定しました。年間現金給付、および最近入手可能な受益者の数56、57、58、59、60。 データ ソースには、世界銀行、国連、非政府組織の社会的保護データベースのほか、個々のプログラムからの一次文書や報告書が含まれていました。 研究期間の開始時に既存の現金給付プログラムがある国は除外しました。

私たちは、各プログラムの貧困人口カバー率を、プログラム受益者数の最新推定値を、国際貧困線である 1 日あたり 1.90 米ドル (2011 年の購買力平価) 未満の所得を持つ国の個人数で割ったものとして計算しました。 これを行うために、世帯受益者の合計の最新の推定値を貧困層の人口規模で割りました。 受益者総数の推定値が利用できない場合は、直接受益者に平均世帯人数を乗じて受益者総数を推定しました61。 一般に、受益者の数が得られるのは限られた年数だけでした。 貧困層の人口規模は、プログラム実施前の国際貧困線（つまり、貧困者数）未満の所得を持つ人口の割合に、受益者総推計の年からの年央人口を乗じて計算された62。 プログラム実施後の貧困者数の推定値はプログラム自体によって減少する可能性があるため、プログラム実施前の貧困者数を使用しました。 たとえば、現金給付プログラムが 2012 年に始まった場合、受給者の最新推定値 (分子) を 2012 年の貧困人口 (分母) で割って、貧困層の人口カバー率を計算します。

また、最大移転額が報告された直近年の一人当たり GDP の割合として最大移転額を計算しました。

我々は、現金給付プログラムと死亡率の変化に関連していることが知られている、または関連している可能性が高い、国および年ごとの追加の時間変動共変量を取得しました: 1 人当たり GDP62、1 人当たり総医療費 62、出生時平均余命 62、PEPFAR 資金予算 63 、世界銀行の 6 つのワールドワイド ガバナンス指標は、30 のデータ ソースに基づいた複合指標です。発言力と説明責任、政治の安定と暴力の不在、政府の有効性、規制の質、法の支配、汚職の管理です62。

私たちは、差分の差アプローチを使用しました。これは、ある仮定の下で、介入前と介入後の期間における介入グループと比較グループの間の結果の差異を比較することにより、観察データから因果関係を推定するために使用できる準実験的手法です。並行傾向の比較（つまり、現金給付プログラムが存在しない場合、介入国と比較対象国で結果の傾向は類似するであろう）。 これを行うために、観察単位を人年とし、特定の年に個人が死亡したかどうかを示すバイナリ結果変数を使用して、多変数修正ポアソン回帰モデルを推定しました64。

私たちの主な説明変数は、その年に回答者の国で貧困人口の合計カバー率が 5% を超える現金給付プログラム (またはプログラムの組み合わせ) が実施されていた場合に 1 に設定されるバイナリ変数でした。 ほとんどのプログラムでは受益者のデータが限られた年数しか入手できないため、私たちは保険適用を継続的で時間とともに変化するエクスポージャーとして考えることができませんでした。 この閾値が HIV 関連の転帰の改善と関連していることを示した以前の分析に基づいて 5% を選択しました 26 が、さまざまな適用レベルとの関連を調査するためにサブグループ分析 (下記) を実施しました。 現金給付期間以前に少なくとも2年間の死亡率データが欠如していた介入国は除外した。

国年の比較を最適化するために、適用範囲が 2% ～ 5% の現金給付プログラム (またはプログラムの組み合わせ) が実施された国年を分析から除外しました。 したがって、比較対象国年は、アクティブな現金給付プログラムが存在しなかった年、または現金給付プログラム（またはプログラムの組み合わせ）の適用範囲が 2% 未満であった年として定義されました。

私たちが興味を持った効果測定は、現金給付プログラムへの曝露と死亡率との関連を示すリスク比率でした。 全体的な推定値に加えて、現金給付期間の開始前後の各年について一連の二値指標を作成することにより、現金給付プログラムと死亡率の時間的関係も評価しました。

私たちはモデルに、現金給付プログラムと死亡率の関係を混乱させる可能性のある国レベルおよび個人レベルの共変量を含めました。 国レベルの共変量として、一人当たりの GDP、PEPFAR の資金予算、および 3 つの世界的なガバナンス指標 (汚職の抑制、政治的安定と暴力の不在、発言権と説明責任) を組み込みました。 他の 3 つの世界的ガバナンス指標は、分散インフレ係数 >5 によって証明されるように、他の共変量と実質的な多重共線性を示したため、モデルから除外されました。 一人当たりの医療支出を含めることも検討しましたが、この変数はすべての年で利用できるわけではなく、モデルに追加しても効果の推定値には最小限の影響しかありませんでした。

個人レベルの共変量については、すべての分析に年齢と地方または都市環境を含めました。 子どもの分析には、性別、母親の年齢、出生順も含めました。 現金給付の受け取りによって影響を受ける可能性が高い、および/または現金給付プログラムと死亡率との関係を媒介する可能性があるその他の個人レベルの変数（たとえば、富の五分位、学校教育の到達度）は含めていません。

各国間の時間不変の差を制御するために国固定効果を組み込み、死亡率の長期傾向を制御するために年固定効果を組み込みました。 私たちは、国レベルでクラスター化された堅牢な標準誤差を使用して、独立かつ同一に分布する誤差項の仮定を緩和しました65,66。

我々は、これまでに現金給付による性別特有の影響が確認されているため、成人死亡率分析を性別で層別化し26,43,44,56、小児死亡率分析を年齢別（5歳未満、5～9歳、10～17歳）とした。子供の年齢ごとに死亡率は大きく異なる67。

私たちは、受益者、現金給付プログラムの設計、および国別要因に基づくサブグループ分析を使用して、現金給付プログラムの効果の不均一性を調査しました。 受益者については、富の五分位（成人分析では兄弟、子供の分析では母親）、年齢（成人分析では18～40歳、41～60歳、60歳以上に分類）、学歴を考慮しました。 （成人分析では兄弟、子供の分析では母親）、地方か都市環境、女性の死因（妊娠関連か妊娠関連でないか）。 現金給付設計の特徴については、条件（無条件、混合、または条件付き）と、中央値（30%）を上回るまたは下回る直近の貧困層人口カバー率および中央値（11%）を上回るまたは下回る年間最大送金を特徴とする 4 つのサブグループを考慮しました。一人当たりのGDP）。 国別要因として、世界の各ガバナンス指標、現在の一人当たり年間医療費（購買力平価118米ドル）、および寿命について、現金給付期間の開始時に中央値を上回るか下回ることで特徴付けられるサブグループを検討しました。出生時（62歳）の期待値。 また、地域ごとに層別化しました（サハラ以南アフリカとサハラ以南アフリカ以外）。 最後に、さまざまな側面にわたる異質性の非公式な評価を可能にするために、成人女性に関する国固有の推定値を生成しました。

追加の感度分析も実施しました。 まず、平行傾向の仮定の妥当性を 2 つの方法で評価しました。 我々は、事前傾向を視覚化するために前述の時間分析を使用し、各国の現金給付期間前のデータのみを使用し、その国が介入グループに含まれているかどうかの指標と線形統計間の相互作用項を含む回帰モデルを推定しました。時代の傾向。

第二に、概念的な根拠に基づいて、DHS データセット 36、37、53 を使用して死亡率の変化を評価した先行文献と一致するように、修正ポアソン回帰モデルを使用しましたが、ロジスティック モデルと線形モデルを使用した場合の結果の堅牢性を評価しました。

第三に、介入タイミングの変動による差分差分分析の最近の進歩により、特に時間の経過とともに介入効果に不均一性がある場合、推定値に偏りがある可能性があることが示されています38,39,63。 介入後の時間内でのみ効果の不均一性がある場合、この懸念は動的効果推定値を用いた時間的分析（前述）を使用することで軽減できますが、暦時間全体にわたって治療効果が不均一である場合には依然として偏りが存在する可能性があります68。 これに対処するために、私たちは、このバイアスの影響を受けにくい、提案された代替線形推定量が私たちの主な発見と一致するかどうかを評価しました41。 さらに、このバイアスは介入期間中のその後の国年によって影響を受ける傾向があるため、このバイアスの可能性の大きさを評価するために、現金給付の 5 年目以降の国年を除外した後、一次分析を繰り返すことで感度分析を実施しました。プログラム69。

第 4 に、各国を個別に除外した後に女性の推定値が大幅に変化したかどうかを評価することにより、個々の国が主要な結果の外れ値である可能性があるかどうかを評価しました。

第 5 に、回答者の富の 5 分位と学歴を含めて、最初の分析を繰り返しました。

サンプルサイズを事前に決定するために統計的手法は使用しませんでした。 SAS V.9.4、ggplot2 および forester パッケージを使用した R V.3.5.2、および Did2s パッケージを使用した STATA V.17 を使用して統計分析を実行しました。

研究デザインの詳細については、この記事にリンクされている Nature Portfolio Reporting Summary を参照してください。

分析されたデータは、DHS プログラムの Web サイト (https://www.dhsprogram.com/Data/ からの対象国の個別の記録データセット) からリクエストするか、世界銀行から公的に入手できます (1 人当たりの GDP、1 人当たりの総医療費) https://data.worldbank.org/data-catalog/ の人口、平均余命、および Worldwide Governance Indicators データセット (https://data.worldbank.org/data-catalog/ から) または PEPFAR (https://data.pepfar からの PEPFAR 営業単位予算 (財務分類別 PEPFAR 営業単位予算)) .gov/fincial)。 現金給付プログラムのデータセットは補足情報で入手できます。

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AR は、賞番号 K23MH131464 の下、国立衛生研究所の国立精神衛生研究所によって支援されました。

米国ペンシルバニア州フィラデルフィア、ペンシルバニア大学医学部感染症部門

アーロン・リヒターマン

健康のパートナー、ミレバレー、ハイチ

クリストフ・ミリアン

米国ペンシルバニア州フィラデルフィア、ペンシルベニア大学医療倫理・医療政策学部

エリザベス・F・ベア & ハルシャ・ティルマーシー

健康のパートナー、コノ、シエラレオネ

グレゴリー・ジェローム

健康のパートナー、ネノ、マラウイ

ジャン・クリストフ・ディミトリ・サフラン

ペンシルバニア大学、フィラデルフィア、米国ペンシルベニア州経済社会学部

ジェレ・R・ベアマン

人口研究センター、ペンシルバニア大学、フィラデルフィア、ペンシルバニア州、米国

ジェレ・R・ベアマン & ハルシャ・ティルマーシー

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研究は AR、HT、CM、GJ、JCDS および JRB によって概念化されました 方法論の設計は AR、HT、EFB および JRB によって主導され、データのキュレーションと正式な分析は HT の監督の下で AR によって実行されました 図は AR によって作成されました原稿の最初の草稿は AR によって書かれ、すべての著者が最終草案に重要な意見を提供しました。

アーロン・リヒターマンへの手紙。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

Nature は、この研究の査読に貢献してくれた Till Bärnighausen、Davide Rasella、およびその他の匿名の査読者に感謝します。 査読者レポートが利用可能です。

発行者注記 Springer Nature は、発行された地図および所属機関の管轄権の主張に関して中立を保っています。

2000年から2019年の調査期間中の介入国（N = 16）と比較国（N = 21）の選択、および除外の理由（赤いボックス）を示すフロー図。

現金給付プログラムと死亡率との関連を現金給付期間の年の関数として示す時間プロット。 効果の推定値は調整後のリスク比であり、エラーバーは 95% 信頼区間です。 推定値は、国と年の固定効果、国レベルの共変量（一人当たりのGDP、PEPFARの資金予算、および3つの世界的なガバナンス指標：汚職の抑制、政治の安定と暴力の不在、発言権と説明責任）を備えた多変数修正ポアソンモデルを使用して生成されました。 、および個人レベルの共変量（すべてのモデルにおける年齢と田舎/都市環境、子供の分析における性別、母親の年齢、出生順序）。 国レベルでクラスター化された堅牢な標準誤差を使用しました。 上のパネルは 5 ～ 9 歳の子供に関する推定値 (N = 4,818,370 人年) を示し、下のパネルは 10 ～ 17 歳の子供に関する推定値 (N = 4,824,891 人年) を示しています。

成人男性（N = 15,249,343 人年）のサブグループ分析を示すフォレスト プロット。国と年の固定効果、国レベルの共変量（1 人当たり GDP 、PEPFAR資金の予算化、および3つの世界的なガバナンス指標（汚職の抑制、政治的安定と暴力の不在、発言力と説明責任）、および個人レベルの共変量（年齢と地方/都市環境）。 国レベルでクラスター化された堅牢な標準誤差を使用しました。 効果の推定値は調整後のリスク比であり、エラーバーは 95% 信頼区間です。

5 歳未満の小児 (N = 6,757,284 人年) のサブグループ分析を示すフォレスト プロット。国と年の固定効果、国レベルの共変量を備えた多変数修正ポアソン モデルを使用して生成された 95% 信頼区間で完全に調整された死亡リスク比が示されています (一人当たりの GDP、PEPFAR の資金予算、および 3 つの世界的なガバナンス指標 (汚職の抑制、政治的安定と暴力の不在、発言力と説明責任)、および個人レベルの共変量 (年齢と地方/都市環境)。 国レベルでクラスター化された堅牢な標準誤差を使用しました。 効果の推定値は調整後のリスク比であり、エラーバーは 95% 信頼区間です。

5 歳から 9 歳の小児 (N = 4,818,370 人年) のサブグループ分析を示すフォレスト プロット。国と年の固定効果、国レベルの共変量を備えた多変数修正ポアソン モデルを使用して生成された 95% 信頼区間で完全に調整された死亡リスク比が示されています。 （一人当たりの GDP、PEPFAR の資金予算、および 3 つの世界的なガバナンス指標：汚職の抑制、政治の安定と暴力の不在、発言力と説明責任）、および個人レベルの共変量（年齢と地方/都市環境）。 国レベルでクラスター化された堅牢な標準誤差を使用しました。 効果の推定値は調整後のリスク比であり、エラーバーは 95% 信頼区間です。

10 歳から 17 歳の小児 (N = 4,824,891 人年) のサブグループ分析を示すフォレスト プロット。国と年の固定効果、国レベルの共変量を備えた多変数修正ポアソン モデルを使用して生成された、95% 信頼区間で完全に調整された死亡リスク比が示されています。 （一人当たりの GDP、PEPFAR の資金予算、および 3 つの世界的なガバナンス指標：汚職の抑制、政治の安定と暴力の不在、発言力と説明責任）、および個人レベルの共変量（年齢と地方/都市環境）。 国レベルでクラスター化された堅牢な標準誤差を使用しました。 効果の推定値は調整後のリスク比であり、エラーバーは 95% 信頼区間です。

成人女性の死亡率に対する現金給付の国別の影響を示す森林プロット (N = 14,994,934 人年)。 推定値は、国と年の固定効果、国レベルの共変量（一人当たりのGDP、PEPFARの資金予算、および3つの世界的なガバナンス指標：汚職の抑制、政治の安定と暴力の不在、発言権と説明責任）を備えた多変数修正ポアソンモデルを使用して生成されました。 、および個人レベルの共変量（すべてのモエルにおける年齢と田舎/都市環境、子供の分析における性別、母親の年齢、出生順）。 国レベルでクラスター化された堅牢な標準誤差を使用しました。

このファイルには、補足表 1 ～ 16 と参考文献が含まれています。

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転載と許可

リヒターマン、A.、ミリエン、C.、ベア、EF 他。 低所得国および中所得国における成人および子供の死亡率に対する現金給付の影響。 自然 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41586-023-06116-2

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受信日: 2022 年 9 月 22 日

受理日: 2023 年 4 月 21 日

発行日: 2023 年 5 月 31 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06116-2

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